IoT For Beginners
1.0.0
Microsoft の Azure Cloud Advocates は、IoT の基本に関する 12 週間、24 レッスンのカリキュラムを提供できることを嬉しく思います。各レッスンには、レッスン前後のクイズ、レッスンを完了するための書面による指示、解決策、課題などが含まれています。私たちのプロジェクトベースの教育法により、構築しながら学ぶことができ、新しいスキルを「定着」させる実証済みの方法です。
このプロジェクトは、農場から食卓までの食品の旅をカバーしています。これには、農業、物流、製造、小売、消費者など、IoT デバイスの人気のあるすべての業界分野が含まれます。
ニティア・ナラシンハンによるスケッチノート。画像をクリックすると大きなバージョンが表示されます。
著者のジェン・フォックス氏、ジェン・ルーパー氏、ジム・ベネット氏、そしてスケッチノートアーティストのニティア・ナラシンハン氏に心から感謝します。
このカリキュラムのレビューと翻訳を行ってくださった Microsoft Learn Student Ambassador のチーム (Aditya Garg、Anurag Sharma、Arpita Das、Aryan Jain、Bhavesh Suneja、Faith Hunja、Lateefah Bello、Manvi Jha、Mireille Tan、Mohammad Iftekher) にも感謝します。イフトゥ）エブネ・ジャラル、モハマド・ズルフィカール、プリヤンシュ・スリヴァスタフ、タンマイ・ゴウドゥチェルブとジーナ・カメル。
チームに会いましょう！
モヒト・ジャイサルによるGIF
?上の画像をクリックするとプロジェクトに関するビデオがご覧いただけます。
教師の皆様、このカリキュラムの使用方法についていくつかの提案を記載しました。独自のレッスンを作成したい場合は、レッスン テンプレートも用意されています。
学生がこのカリキュラムを自分で使用するには、リポジトリ全体をフォークして、講義前のクイズから始めて演習を自分で完了し、次に講義を読んで残りのアクティビティを完了します。ソリューション コードをコピーするのではなく、教訓を理解してプロジェクトを作成するようにしてください。ただし、そのコードは、プロジェクト指向の各レッスンの /solutions フォルダーで利用できます。友達と勉強グループを作り、一緒に内容を検討するのもアイデアです。さらに学習するには、Microsoft Learn をお勧めします。
このコースのビデオ概要については、次のビデオをご覧ください。
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このカリキュラムを構築する際に、私たちは 2 つの教育上の原則を選択しました。それは、プロジェクトベースであることと、頻繁な小テストを含むことです。このシリーズが終わるまでに、学生は植物の監視および散水システム、車両追跡装置、食品を追跡および確認するためのスマート工場セットアップ、および音声制御の調理タイマーを構築し、インターネットの基本を学習することになります。デバイス コードの作成方法、クラウドへの接続方法、テレメトリの分析方法、エッジで AI を実行する方法などが含まれます。
コンテンツがプロジェクトと確実に一致するようにすることで、プロセスが学生にとってより魅力的なものになり、概念の保持が強化されます。
さらに、授業前の低めのクイズでトピックの学習に対する学生の意図を設定し、授業後の 2 回目のクイズでさらに記憶を定着させます。このカリキュラムは柔軟で楽しいように設計されており、全部または一部を受講することができます。プロジェクトは小規模に始まり、12 週間のサイクルが終わるまでにますます複雑になっていきます。
各プロジェクトは、学生や愛好家が利用できる現実のハードウェアをベースにしています。各プロジェクトは特定のプロジェクト ドメインを調査し、関連する背景知識を提供します。開発者として成功するには、問題を解決している領域を理解するのに役立ちます。この背景知識を提供することで、学生は解決を求められる可能性のある現実世界の問題に照らして IoT ソリューションと学習について考えることができます。 IoT開発者として。学生は、構築しているソリューションの「理由」を学び、エンドユーザーからの評価を得ます。
個人の好み、プログラミング言語の知識や好み、学習目標、可用性に応じて、プロジェクトに使用する IoT ハードウェアの 2 つの選択肢があります。ハードウェアにアクセスできない人、または購入する前に詳細を知りたい人のために、「仮想ハードウェア」バージョンも提供しています。 Seeed Studio の友人から完全なキットを購入するためのリンクを含む、ハードウェア ページで詳細を読み、「ショッピング リスト」を見つけることができます。
?当社の行動規範、貢献、翻訳のガイドラインをご覧ください。建設的なフィードバックをお待ちしております。
クイズに関する注意: すべてのクイズは、クイズアプリ フォルダーに含まれており、それぞれ 3 問ずつ合計 48 問あります。これらはレッスン内からリンクされていますが、クイズ アプリはローカルで実行することも、Azure にデプロイすることもできます。
quiz-appフォルダー内の指示に従ってください。それらは徐々にローカライズされています。
| プロジェクト名 | 教えられる概念 | 学習目標 | 連動レッスン | |
|---|---|---|---|---|
| 01 | はじめる | IoT の概要 | 初めての IoT デバイスをセットアップする際に、IoT の基本原理と、センサーやクラウド サービスなどの IoT ソリューションの基本構成要素を学びます。 | IoT の概要 |
| 02 | はじめる | IoT をさらに深く掘り下げる | IoT システムのコンポーネント、マイクロコントローラー、シングルボード コンピューターについて詳しく学びます。 | IoT をさらに深く掘り下げる |
| 03 | はじめる | センサーとアクチュエーターを使用して物理世界と対話する | 常夜灯を構築しながら、物理世界からデータを収集するセンサーとフィードバックを送信するアクチュエーターについて学びます。 | センサーとアクチュエーターを使用して物理世界と対話する |
| 04 | はじめる | デバイスをインターネットに接続します | 常夜灯を MQTT ブローカーに接続して、IoT デバイスをインターネットに接続し、メッセージを送受信する方法について学びます。 | デバイスをインターネットに接続します |
| 05 | 農場 | 植物の成長を予測する | IoT デバイスによって取得された温度データを使用して植物の成長を予測する方法を学びます | 植物の成長を予測する |
| 06 | 農場 | 土壌水分の検出 | 土壌水分を検出し、土壌水分センサーを校正する方法を学びます。 | 土壌水分の検出 |
| 07 | 農場 | 自動植物水やり | リレーと MQTT を使用して水やりを自動化し、時間を計る方法を学びます | 自動植物水やり |
| 08 | 農場 | プラントをクラウドに移行する | クラウドおよびクラウドでホストされる IoT サービスと、パブリック MQTT ブローカーの代わりにこれらのいずれかにプラントを接続する方法について学びます。 | プラントをクラウドに移行する |
| 09 | 農場 | アプリケーションロジックをクラウドに移行する | IoT メッセージに応答するアプリケーション ロジックをクラウドで作成する方法について学びます。 | アプリケーションロジックをクラウドに移行する |
| 10 | 農場 | プラントを安全に保ちます | IoT によるセキュリティと、キーと証明書を使用してプラントの安全を保つ方法について学びます。 | プラントを安全に保ちます |
| 11 | 輸送 | 位置追跡 | IoT デバイスの GPS 位置追跡について学ぶ | 位置追跡 |
| 12 | 輸送 | 位置データを保存する | 後で視覚化または分析できるように IoT データを保存する方法を学びます | 位置データを保存する |
| 13 | 輸送 | 位置データを可視化する | 地図上の位置データの視覚化と、地図が現実の 3D 世界を 2 次元でどのように表現するかについて学びます。 | 位置データを可視化する |
| 14 | 輸送 | ジオフェンス | ジオフェンスについて、またサプライ チェーン内の車両が目的地に近づいたときに警告を発するためにジオフェンスを使用する方法について学びます。 | ジオフェンス |
| 15 | 製造業 | 果物の品質検出器をトレーニングする | 果物の品質を検出するためにクラウドで画像分類器をトレーニングする方法について学びます | 果物の品質検出器をトレーニングする |
| 16 | 製造業 | IoTデバイスで果物の品質をチェック | IoT デバイスからの果物品質検出器の使用について学びます | IoTデバイスで果物の品質をチェック |
| 17 | 製造業 | 果物検出器をエッジで実行する | エッジの IoT デバイスで果物検出器を実行する方法について学びます | 果物検出器をエッジで実行する |
| 18 | 製造業 | センサーから果物の品質検出をトリガー | センサーによる果物の品質検出のトリガーについて学ぶ | センサーから果物の品質検出をトリガー |
| 19 | 小売り | 在庫検出器をトレーニングする | オブジェクト検出を使用して在庫検出器をトレーニングし、店内の在庫を数える方法を学習する | 在庫検出器をトレーニングする |
| 20 | 小売り | IoTデバイスから在庫を確認 | 物体検出モデルを使用して IoT デバイスから在庫を確認する方法を学びます | IoTデバイスから在庫を確認 |
| 21 | 消費者 | IoTデバイスで音声を認識する | IoT デバイスからの音声を認識してスマート タイマーを構築する方法を学びます | IoTデバイスで音声を認識する |
| 22 | 消費者 | 言語を理解する | IoT デバイスに話しかけられた文章を理解する方法を学ぶ | 言語を理解する |
| 23 | 消費者 | タイマーをセットして音声フィードバックを提供する | IoT デバイスにタイマーを設定し、タイマーの設定時間と終了時間について音声フィードバックを提供する方法を学びます。 | タイマーをセットして音声フィードバックを提供する |
| 24 | 消費者 | 複数の言語をサポート | 話しかけられる言語とスマート タイマーからの応答の両方で複数の言語をサポートする方法を学びます。 | 複数の言語をサポート |
Docsify を使用すると、このドキュメントをオフラインで実行できます。このリポジトリをフォークし、ローカル マシンに Docsify をインストールして、このリポジトリのルート フォルダーにdocsify serveと入力します。 Web サイトは、ローカルホストのポート 3000 ( localhost:3000で提供されます。
必要に応じて、オフライン アクセス用にこのコンテンツの PDF を生成できます。これを行うには、npm がインストールされていることを確認し、このリポジトリのルート フォルダーで次のコマンドを実行します。
npm i
npm run convertスライド フォルダーには、一部のレッスンのスライドデッキがあります。
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